大数据技术与应用专业学什么

技术与应用专业是新兴的"互联网+"专业，涵盖了许多关键课程，如面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习等。通过掌握这些技术和知识，学生可以在领域应用并分析海量数据，从而提供解决问题的有效决策支持。以下是技术与应用专业需要学习的一些相关内容：

面向对象程序设计是一种常用的软件开发方法，它将系统抽象为对象，并通过封装、继承和多态等概念来实现代码的模块化和复用。学生需要熟悉面向对象的概念和编程语言，如Java和Python，以开发高效的数据处理和分析工具。

Hadoop是一个用于分布式数据存储和处理的开源软件框架。学生需要学习Hadoop的基本概念和架构，并了解其在处理中的应用。他们还需要学习使用Hadoop相关工具，如HDFS和MapReduce，来处理和分析海量数据。

数据挖掘是从中发现并提取有意义的模式、关联和趋势的过程。学生需要学习数据挖掘的基本方法和算法，以及如何应用这些方法来解决实际问题。他们还需要掌握数据预处理、特征选择和模型评估等关键步骤。

机器学习是一种通过训练和优化来实现自动化学习的方法。学生需要学习各种机器学习算法和技术，如决策树、支持向量机和神经网络，以及如何应用这些算法来进行数据分类、回归和聚类分析。

数据统计分析是一种通过统计方法来探索数据之间的关系和趋势的方法。学生需要学习统计学的基本原理和技巧，以及如何使用统计软件来进行数据分析和推断。

数据库是存储和管理大量结构化和非结构化数据的软件系统。学生需要学习数据库的基本原理和技术，如数据建模、SQL查询和事务处理，以便有效地存储和检索。

云计算是一种通过网络提供计算和存储资源的计算模式。学生需要了解云计算的基本概念和架构，以及如何使用云计算平台来处理和分析。

数据结构是一种组织和存储数据的方式。学生需要学习各种数据结构的特点和应用场景，以及如何通过选择和设计合适的数据结构来提高数据处理和查询的效率。

通过学习以上这些内容，技术与应用专业的学生将能够掌握处理和分析的核心技术和方法，为企业提供更准确、更有效的数据决策支持。他们还可以通过与机器学习、数据科学和云计算等领域的交叉学科的结合，开发出更复杂和智能的应用系统。